# -*- coding: utf-8 -*-
# 构建并测试CART决策树模型
import pandas as pd  # 导入数据分析库
import numpy as np
from random import shuffle  # 导入随机函数shuffle，用来打算数据
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier  # 导入决策树模型
import joblib
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入作图库
from sklearn.metrics import roc_curve  # 导入ROC曲线函数
from sklearn.metrics import confusion_matrix  # 导入混淆矩阵函数

datafile = '../data/model.xls'  # 数据名
data = pd.read_excel(datafile)  # 读取数据，数据的前三列是特征，第四列是标签
# data.as_matrix()
data = np.array(data)  # 将表格转换为矩阵
shuffle(data)  # 随机打乱数据

p = 0.8  # 设置训练数据比例
train = data[:int(len(data) * p), :]  # 前80%为训练集
test = data[int(len(data) * p):, :]  # 后20%为测试集

# 构建CART决策树模型
treefile = '../data/tree.pkl'  # 模型输出名字
tree = DecisionTreeClassifier()  # 建立决策树模型
tree.fit(train[:, :3], train[:, 3])  # 训练
joblib.dump(tree, treefile)  # 保存模型


# 混淆矩阵可视化函数
def cm_plot(y, yp):
    cm = confusion_matrix(y, yp)  # 混淆矩阵

    plt.matshow(cm, cmap=plt.cm.Greens)  # 画混淆矩阵图，配色风格使用cm.Greens，更多风格请参考官网。
    plt.colorbar()  # 颜色标签

    for x in range(len(cm)):  # 数据标签
        for y in range(len(cm)):
            plt.annotate(cm[x, y], xy=(x, y), horizontalalignment='center', verticalalignment='center')

    plt.ylabel('True label')  # 坐标轴标签
    plt.xlabel('Predicted label')  # 坐标轴标签
    return plt


cm_plot(train[:, 3], tree.predict(train[:, :3])).show()  # 显示混淆矩阵可视化结果
# 注意到Scikit-Learn使用predict方法直接给出预测结果。
print(tree.predict(train[:, :3]))
print(tree.predict_proba(test[:, :3])[:, 1])

fpr1, tpr1, thresholds = roc_curve(test[:, 3], tree.predict_proba(test[:, :3])[:, 1], pos_label=1)
plt.plot(fpr1, tpr1, linewidth=2, label='ROC of CART', color='green')  # 作出ROC曲线
plt.xlabel('False Positive Rate')  # 坐标轴标签
plt.ylabel('True Positive Rate')  # 坐标轴标签
plt.ylim(0, 1.05)  # 边界范围
plt.xlim(0, 1.05)  # 边界范围
plt.legend(loc=4)  # 图例
plt.show()  # 显示作图结果
